基于稠密连接时延神经网络的多说话人中文语音合成方法.pdf

基于图神经网络的中文短文本匹配方法-杨俊楠.pdf ThenameoftheDepartmentBeijingForestStudio 北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心部门名称基于图神经网络的中文短文本匹配方法硕士研究生杨俊楠 2020年06月27日内容提要 •背景简介 •基本概念 –图神经网络 –Bert预训练 •算法原理 •优劣分析 •应用总结 •参考文献 2 背景简介 •预期收获 –1.了解文本匹配的基本概念和研究现状。 –2.了解图神经网络在文本匹配领域的应用方法。 3 背景简介 •文本匹配的概念 –文本匹配是比较两个文本并确定它们之间关系的任务。 •案例一：蚂蚁金服的NLP比赛-文本语义相似度赛题 –同义问句：“花呗如

2025-04-15 约5.54千字 24页立即下载

基于神经网络的语音合成环节中英语单词重音标注技术doc.doc 基于神经网络的语音合成环节中英语单词重音标注技术张浩然韩正之李昌刚（上海交通大学自动化系上海 200030）摘要：本文提出用神经网络技术来标注英语单词内重音的新方法，讨论了输入－输出样本的编码转换问题，设计了神经网络结构和训练方法。实验证明我们提出方法的正确性和有效性。关键词：语音合成，重音标注，神经网络 中图分类号：TP128 文献标识码：A 1、前言随着多媒体技术的发展，英语语音合成技术变得越来越重要，对语音合成的质量要求越来越高，要求机器合成的声音更加接近人的自然音。语音合成技术已经受到很多学者和研究人员的关注。英语发音的基本单位是音素（phoneme），构成所有单词的

2017-02-28 约6.32千字 1页立即下载

神经网络声码器语音合成的方法、装置、设备以及介质.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113345406 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110545405.3 G10L 19/26 (2013.01)

2023-06-19 约1.34万字 13页立即下载

一种基于N元文法神经网络语言模型的语音识别方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于N元文法神经网络语言模型的语音识别方法[发明专利] 一、背景技术 (1)随着信息技术的飞速发展，语音识别技术作为人机交互的重要手段，在智能语音助手、智能家居、车载系统等领域得到了广泛应用。语音识别技术的核心是语言模型，它能够对输入的语音序列进行概率分布，从而提高识别的准确性和效率。传统的语言模型大多基于N元文法，通过统计语言中的规则和概率来预测下一个词或短语。然而，随着语音数据的爆炸式增长，传统的N元文法模型在处理大规模数据时，计算复杂度和存储需求都呈现出指数级增长，这使得模型在实际应用中难以高效运行。 (2)为了解决这一问题，近年来，深度学习技术在语音识别领域得到了广

2025-01-20 约2.95千字 6页立即下载

基于卷积神经网络的语音识别方法设计与实现.docx 本科毕业设计 (论文) 题目基于卷积神经网络的语音识别方法设计与实现学院年级专业班级学号学生姓名校内导师职称校外导师职称论文提交日期 I 基于卷积神经网络的语音识别方法设计与实现摘要当前时代，科学技术蓬勃发展，计算机在各个应用领域都有所涉及

2023-01-07 约3.54万字 70页立即下载

基于BP神经网络语音识别方法研究.doc 基于BP神经网络语音识别方法研究摘要： 神经网络是近年来信息科学、脑科学、神经心理学等诸多学科共同关注和研究的热点。由于其具有良好的抽象分类特性,现已应用于语音识别系统的研究和开发，并成为解决识别相关问题的有效工具。文章在讲述语音识别过程的基础上重点讨论利用BP神经网络对语音进行识别,用MATLAB完成对神经网络的训练和测试,并获得满意的结果。关键词：语音识别；模式识别；BP神经网络， 1 绪论计算机的飞速发展，使人们的生活方式发生了根本性的改变，鼠标、键盘，这些传统的人机接口使人们体会到了生活的便利。科学技术日新月异，假如让“机器”能够听懂人的语言，并根据其信息去执行人的意图，那么这

2017-11-28 约9.19千字 11页立即下载

基于神经网络的语音频带扩展方法：原理、实践与优化.docx 基于神经网络的语音频带扩展方法：原理、实践与优化一、引言 1.1研究背景与意义在现代通信与语音处理领域，语音信号的质量对于信息传递的准确性和用户体验的满意度起着关键作用。语音信号在传输、储存和处理过程中，常常会因各种因素导致频带缺失或失真，进而致使声音清晰度、自然性以及音质等方面显著降低。例如，在公共交换电话网（PSTN）中，语音信号带宽被限制在小于4kHz，高频部分的缺失使得语音的自然度和可懂度大打折扣，像摩擦音等细微声音特征难以被准确区分。随着通信技术的迅猛发展，人们对语音质量的要求日益提高，频带扩展技术应运而生，成为提升语音信号质量和增强音乐效果的重要手段之一。传统的频带扩展

2025-05-20 约3.02万字 23页立即下载

一种基于注意力机制和卷积神经网络的单通道语音增强方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114464201 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210125478.1 (22)申请日 2022.02.10 (71)申请人辽宁工程技术大学地址 12300

2023-05-07 约8.41千字 8页立即下载

一种基于自学习复数卷积神经网络的鲁棒性语音增强方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114566178 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210212480.2 G10L 25/36 (2013.01)

2023-05-09 约2.95万字 25页立即下载

基于卷积神经网络的语音增强方法、装置、设备及介质.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113345463 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110605515.4 (22)申请日 2021.05.31 (71)申请人平安

2023-06-20 约1.93万字 18页立即下载

一种基于深度神经网络的汉语电子喉语音转换装置及方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114550701 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210180441.9 G10L 25/24 (2013.01)

2023-05-08 约1.66万字 14页立即下载

基于深度神经网络的语音识别模型研究共3.docx PAGE 1- 基于深度神经网络的语音识别模型研究共3 第一章深度学习与语音识别概述 (1)深度学习作为一种重要的机器学习技术，近年来在各个领域都取得了显著的成果。特别是在语音识别领域，深度学习技术的应用极大地推动了语音识别技术的发展。语音识别是指将人类的语音信号转换为文本信息的过程，这一过程涉及到信号处理、模式识别等多个学科。随着深度学习技术的不断发展，基于深度神经网络的语音识别模型逐渐成为研究的热点。 (2)深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是一种具有多个隐藏层的神经网络结构，它能够有效地学习数据的复杂特征。在语音识别领域，深度神经网络通过多层非线性变换，能够从原始

2025-01-18 约3.01千字 6页立即下载

基于语谱图与卷积神经网络的语音识别与分析.docx 基于语谱图与卷积神经网络的语音识别与分析 SpeechRecognitionandAnalysisBasedonSpectralGraphandConvolutionalNeuralNetwork 基于语谱图与卷积神经网络的语音识别与分析基于语谱图与卷积神经网络的语音识别与分析摘要随着时代的发展，语音识别技术也在各个领域取得了重大的突破，各种各样的识别办法应运而生，为机器能够准确分辨各种声音提供运算基础。此外，相关人员还为此设计并制作了包含各种语种的庞大的语言数据库，为人们学习语音识别提供语音识别素材。不过，这些技术大都是以声音本身的特性为基础，通过提取该声

2024-12-11 约2.18万字 30页立即下载

基于神经网络与FPGA滤波控制语音的研究.pptx 基于神经网络与FPGA滤波控制语音的研究汇报人： 2024-01-27 目录引言 神经网络基本原理与算法 FPGA技术及其在语音处理中应用 基于神经网络与FPGA滤波控制语音方法论述目录实验结果展示与性能分析总结与展望 01 引言语音信号处理在通信、语音识别、语音合成等领域具有广泛应用。随着深度学习技术的发展，神经网络在语音信号处理中取得了显著成果。 FPGA（现场可编程逻辑门阵列）作为一种高性能、低功耗的可编程硬件平台，为语音信号处理的实时性和高效性提供了有力支持。研究目的通过本研究，期望能够提出一种基于神经网络与FPGA的语音信号处理方法，在保证处理效果的同时，提高处理速

2024-06-10 约3.7千字 30页立即下载

基于神经网络语音识别技术的研究.ppt 1 语音识别基础目前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。一个完整的语音识别系统可大致分为三部分： (a)语音特征提取：目的是从语音波形中提取随时间变化的语音特征序列。 (b)声学模型与模式匹配(识别算法)：声学模型是识别系统的底层模型，并且是语音识别系统中最关键的一部分。声学模型通常由获取的语音特征通过训练产生，目的是为每个发音建立发音模板。在识别时将未知的语音特征同声学模型(模式)进行匹配与比较，计算未知语音的特征矢量序列和每个发音模板之间的距离。声学模型的设计和语言发音特点密切相关。声学模型单元大小(字发音模型、半音节模型或音素模型)对语音训练数据量大小、系统识别率，以

2018-08-15 约6.09千字 65页立即下载